Federated Learning for Wireless Networks

اخیراً طرح‌های یادگیری ماشینی به‌عنوان فعال‌کننده‌های کلیدی برای سیستم‌های بی‌سیم نسل بعدی توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده‌اند. در حال حاضر، سیستم‌های بی‌سیم عمدتاً از طرح‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند که مبتنی بر متمرکز کردن فرآیندهای آموزش و استنتاج با انتقال داده‌های دستگاه نهایی به یک مکان متمرکز شخص ثالث است. با این حال، این طرح ها منجر به نشت حریم خصوصی دستگاه نهایی می شود. برای رسیدگی به این مسائل، می توان از یادگیری ماشینی توزیع شده در لبه شبکه استفاده کرد. در این زمینه، یادگیری فدرال (FL) یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری توزیع شده است که به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد یک مدل یادگیری ماشین مشترک را آموزش دهند و در عین حال داده‌ها را به صورت محلی نگهداری کنند. با این حال، استفاده از FL در شبکه های بی سیم و بهینه سازی عملکرد شامل طیف وسیعی از موضوعات تحقیقاتی است. به عنوان مثال، در FL، آموزش مدل های یادگیری ماشین نیاز به ارتباط بین دستگاه های بی سیم و سرورهای لبه از طریق پیوندهای بی سیم دارد. بنابراین، اختلالات بی سیم مانند عدم قطعیت در وضعیت کانال های بی سیم، تداخل و نویز به طور قابل توجهی بر عملکرد FL تأثیر می گذارد. از سوی دیگر، اهرم‌های یادگیری تقویت‌شده فدرال، قدرت محاسباتی و داده‌ها را برای حل مشکلات بهینه‌سازی پیچیده که در موارد استفاده مختلف، مانند هم‌ترازی تداخل، مدیریت منابع، خوشه‌بندی و کنترل شبکه ایجاد می‌شوند، توزیع می‌کنند. به طور سنتی، FL این فرض را مطرح می کند که دستگاه های لبه در صورت دعوت بدون قید و شرط در وظایف شرکت می کنند، که به دلیل هزینه آموزش مدل در واقعیت عملی نیست. به این ترتیب، ایجاد مکانیسم های تشویقی برای شبکه های FL ضروری است.

این کتاب یک نمای کلی از FL برای شبکه های بی سیم ارائه می دهد. این به سه بخش اصلی تقسیم می‌شود: بخش اول به طور خلاصه اصول FL را برای شبکه‌های بی‌سیم مورد بحث قرار می‌دهد، در حالی که بخش دوم به طور جامع طراحی و تجزیه و تحلیل FL بی‌سیم را بررسی می‌کند، بهینه‌سازی منابع، مکانیزم تشویقی، امنیت و حریم خصوصی را پوشش می‌دهد. همچنین چندین راه حل مبتنی بر نظریه بهینه سازی، نظریه گراف و نظریه بازی برای بهینه سازی عملکرد یادگیری فدرال در شبکه های بی سیم ارائه می دهد. در نهایت، بخش سوم چندین کاربرد FL در شبکه های بی سیم را شرح می دهد.

Recently machine learning schemes have attained significant attention as key enablers for next-generation wireless systems. Currently, wireless systems are mostly using machine learning schemes that are based on centralizing the training and inference processes by migrating the end-devices data to a third party centralized location. However, these schemes lead to end-devices privacy leakage. To address these issues, one can use a distributed machine learning at network edge. In this context, federated learning (FL) is one of most important distributed learning algorithm, allowing devices to train a shared machine learning model while keeping data locally. However, applying FL in wireless networks and optimizing the performance involves a range of research topics. For example, in FL, training machine learning models require communication between wireless devices and edge servers via wireless links. Therefore, wireless impairments such as uncertainties among wireless channel states, interference, and noise significantly affect the performance of FL. On the other hand, federated-reinforcement learning leverages distributed computation power and data to solve complex optimization problems that arise in various use cases, such as interference alignment, resource management, clustering, and network control. Traditionally, FL makes the assumption that edge devices will unconditionally participate in the tasks when invited, which is not practical in reality due to the cost of model training. As such, building incentive mechanisms is indispensable for FL networks.

This book provides a comprehensive overview of FL for wireless networks. It is divided into three main parts: The first part briefly discusses the fundamentals of FL for wireless networks, while the second part comprehensively examines the design and analysis of wireless FL, covering resource optimization, incentive mechanism, security and privacy. It also presents several solutions based on optimization theory, graph theory, and game theory to optimize the performance of federated learning in wireless networks. Lastly, the third part describes several applications of FL in wireless networks.